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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:尤冠喬
研究生(外文):Kuan-Chiao Yu
論文名稱:現狀數據資料下貝氏對勝算比之研究
論文名稱(外文):Bayesian estimation of odds rate for current status data
指導教授:吳裕振吳裕振引用關係
指導教授(外文):Yuh-Jenn Wu
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:應用數學研究所
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2015
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:22
中文關鍵詞:勝算比伯氏多項氏現狀數據
外文關鍵詞:Odds rateCurrent dataBernstein Polynomials
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本篇論文主要研究現狀數據資料下貝氏對勝算比之存活分析,我們用伯氏多項式來描述勝算比,使用貝氏方法對現狀數據之勝算比之估計,其計算方面使用馬可夫鏈蒙地卡羅法-M-H演算法-遞增之演算法和凹口向下之演算法來估計比較,並且在模擬方面我們有不錯的表現,而且也符合大樣本理論,呈現在論文中以供讀者及學者專家參考及指正。

In this paper, we mainly study the survival analysis of the odds rate of current status data via using the method of Bayesian estimation .At first, we describe the odds rate by Bernstein Polynomials and then analyze the odds rate of current status data by the method of Bayesian estimation.
Second, the method of Markov Chain Monte Carlo ,M-H algorithm, algorithms of increasing and downward curved notch, are applied to estimate.To sum up, we can attain good performance in computation simulation which satisfies the large sample theory. The conclusion presented in this paper is provided as the reference for all readers and scholars. All of your comments are appreciated.
目錄
摘要 I
Abstract II
致謝詞 III
目錄 IV
表目錄 V
圖目錄 VI
1. 緒論 1
2. 勝算比使用Bernstein 多項式描述 2
3. 資料介紹及其貝氏推論 3
3.1 現狀數據 3
3.2 概似函數 3
3.3.1 事前分佈 4
3.3.2 事後分佈 4
4. 演算法 5
4.1 馬可夫鏈蒙地卡羅法─M-H演算法(Metropolis-Hastings) 5
4.1.1 遞增之演算法 5
4.1.2 凹口向下且遞增之演算法 6
5. 模擬 7
5.1 生成資料 7
5.2 模擬結果 8
6. 討論及建議 15
7. 參考文獻 16

表目錄

Table 1:n=200模擬所得平均 8
Table 2:n=50模擬所得平均 8


圖目錄

Figure 1 Algorithm1.N=200 9
Figure 2 Algorithm2.N=200 10
Figure 3 current data,N=200 11
Figure 4 Algorithm1.N=50 12
Figure 5 Algorithm2.N=50 13
Figure 6 current data,N=50 14
[1 ]W. Q. Fang ” Bayesian Survival Analysis for Current Status Data ”.
Department of Applied Mathematic, Chung Yuan Christian University,
master thesis 2007.
[2 ]I.S. Chang , C.A. Hsiung , Y.J. Wu , C.C. Yang ” Bayesian Survival Anal-
ysis Using Bernstein Polynomials ” , Scandinavian Journal of Statistics
2005
[3 ]G. Casella , R.L. Berger ” Statistical inference ” , Duxbury Press 1990.
[4 ]Christian P. Robert, George Casella ” Monte Carlo Statistical Methods
” Springer 1999
[5 ]P. Green ” Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and
Bayesian model determination ”
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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